这个特殊问题提出了论文,描述研究多光谱、高光谱和偏振图像处理和应用程序。所涵盖的主题范围从回顾多波段偏振成像高光谱图像重建的演讲。

此外强度和频谱,两极分化是一种强大的光参数包含重要的信息扩散和反射的光。光谱成像传感器是获取图像数据在特定频率的电磁频谱,其中包括多光谱成像仪和高光谱成像仪。偏振成像技术定量测量该参数的成像传感器。多光谱、高光谱和偏振成像显示了强大的潜在的利益从现场获取关键信息在具有挑战性的成像条件。与成像传感器的分辨率和灵敏度,成像光谱和偏振测定出现在过去的几十年里作为一个强大的工具来提高可用性的信息在计算机视觉、遥感和生物医学。应用多光谱、高光谱和偏振成像包括高光去除阴影信息增强,通过散射媒体渗透,材料以及生物组织的调查,以及大气气溶胶和云粒子的表征。

这个特殊的问题包含10个论文描述研究多光谱、高光谱和偏振成像技术和应用程序。本文通过y赵等人的评论多波段偏振成像。综述早期的尝试和多波段偏振成像技术的最新进展及其应用在各个领域,如大气观测对象检测和分类、医学诊断和监测。它还介绍了多波段偏振成像技术的未来发展趋势。在另一篇论文,t梁等人介绍了机载偏振遥感系统由安徽光学和力学研究所、中国科学院。利用航空遥感图像,获得在中国的北海岸地区天气阴霾,他们证明了大气校正系统的潜力。c .兴等人描述一个基于深度学习的高光谱图像分类方法;他们利用一个堆叠降噪autoencoder pretrain网络(SDAE)方法。亥伯龙神,AVIRIS和防治高光谱数据用于测试的分类性能。h .注资等人介绍胃癌诊断支持系统使用高光谱相机。 In this system, the problem of selecting the optimum wavelength and optimizing the cutoff value is very important, and authors solved it by pattern recognition. H. Steiner et al. design an active multispectral SWIR camera system that acquires four-band multispectral image stacks in real-time; they also set up a database containing RGB and multispectral SWIR face images for open access. W. Bao and X. Yao represent a remote sensing images segmentation method by combining the spectrum, shape, and texture features based on graph theory. Z. Miao and W. Shi introduce a new hyperspectral image classification method based on spectral-spatial features. Z. Miao et al. propose the method of accurate road centerline extraction from the classified image. S. Zhao et al. analyze the land use transformation rule in Beijing-Tianjin-Tangshan Region, an important industrial base in China, by using remote sensing and GIS technology. They acquire the land use distribution status at 2000, 2005, and 2010 in Beijing-Tianjin-Tangshan Region using remote sensing images, field survey data, images in Google Earth, and visual interpretation methods. Then, the land use transformation rules from 2000 to 2010 are achieved using GIS (geographic information system) technology and land use distribution status. L. Liu et al. propose an undersampled hyperspectral image reconstruction based on surfacelet transform. They use surfacelet to sparsify the hyperspectral images. Besides, a Gram-Schmidt orthogonalization is used in CS random encoding matrix, two-dimensional and three-dimensional orthogonal compressed sensing random encoding, and a patch-based compressed sensing encoding scheme is designed.

不管你的兴趣是多光谱、高光谱和偏振成像系统,图像处理方法,或应用程序中,我们希望你能喜欢这一特殊的问题。